计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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如果您的集群中已安装符合基础规划的插件，您可以跳过此步骤。 更改驱动版本后，需要重启节点才能生效。 重启节点前需要排空节点中的Pod，在进行升级重启的操作。请注意预留GPU资源以满足节点排空过程中的Pod调度需求，防止资源不足导致Pod调度失败影响业务运行。 登录U CS 控制台，单击集群名称进入集群，在左

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监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

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0%单显卡只会分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式： 显存：GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi，需为128的整数倍，最小值为128Mi，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：GPU虚拟化配置项。算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。算力可以不填写，不填表示显存隔离算力共享。

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环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像 类别 实例 支持的镜像 图形加速型 G6v CentOS

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local 否，请执行下一步。 查看实例的Tesla驱动版本是否为510.xx.xx。 是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。

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Grafana，从Grafana中看到Prometheus的监控数据。 单击访问地址，访问Grafana，选择合适的DashBoard，即可以查到相应的聚合内容。 登录CCE控制台，选择一个已安装Prometheus插件的集群，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“服务”。

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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确保云 服务器 的安装目录都有读写权限，并且安装成功后的Telescope进程不会被其他软件关闭。 操作步骤（单节点安装） 安装命令参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 操作步骤（多节点批量安装） 参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 安装lspci工具

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使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 处理方法 先使用VNC方式远程登录弹性云服务器，并修改配置文件，然后再使用SSH方式登录。 进入弹性云服务器运行页面，单击“远程登录”。 自动跳转至登录页面，登录root用户，输入密码。 密码为创建弹性云服务器时设置的密码。

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"Device"”中增加GPU的BusID。 图2 增加GPU的BusID 步骤2中查询的BusID为十六进制，需要转换为十进制后增加到“/etc/X11/xorg.conf”文件的“Section "Device"”中。 例如，“00.0d.0”是十六进制，需转换后填入配置中的值为“PCI:00:13:0。”

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一键告警 弹性云服务器运行在物理机上，虽然提供了多种机制来保证系统的可靠性、容错能力和高可用性，但是，服务器的硬件、电源等部件仍有较小概率的损坏。云平台默认提供了自动恢复功能，当弹性云服务器所在的硬件出现故障时，系统会自动将弹性云服务器迁移至正常的物理机，保障您受到的影响最小，该过程会导致云服务器重启。了解更多

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云服务器处于异常状态 问题描述 云服务器列表页面，云服务器的状态显示为“异常”。 处理方法 进入云服务器列表页面，鼠标移动至“异常”状态处，查看具体的异常原因。 图1 查看异常原因 根据查看的异常原因，匹配表1中对应的解决方案，解决云服务器异常。 表1 云服务器异常原因及解决方案

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相应规格的GPU加速型云服务器。 在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速型云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud, VPC）为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络

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GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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示可以看出GPU驱动是基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本的内核安装的。 图2 安装驱动时的内核版本 执行uname –r，如图3所示，查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说明安装驱动的内核版本跟当前内核版本不一致。

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在应用列表中，查看需添加云服务器的应用，单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在ECS页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件：

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方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图1 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是为了执行卸载动作，且后续重新安装驱动时需要此安装包）。 以驱动版本nvidia-396.44为例，执行sh NVIDIA-Linux-x86_64-396

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k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使用专线或者内网等连接设备与云服务器的场景。

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据业务查看不同场景的设备连接指导。 VR应用操作场景 用户连接VR应用，网络测速满足要求后（参考如何测试头显所在网络质量？），佩戴头显设备，并选择SDK打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件：

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CUDA工具包获取方式中的对应的索引项在页面中进行选择。 图14 选择CUDA的版本 选择完成后，页面会自动呈现出Ubuntu 20.04 64bit对应的CUDA 10.1的下载地址，复制下载地址。 在云服务器内部执行如下命令进行下载。 wget 复制的链接地址 例如：wget

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